Hardware neuromórfico imita neurônio e sinapse com o mesmo material

Redação do Site Inovação Tecnológica - 13/08/2019

O grande avanço foi a implementação do hardware neuromórfico usando a mesma base material.
[Imagem: Kurenkov et al. - 10.1002/adma.201900636]

Computação neuromórfica

A promissora spintrônica - uma plataforma computacional que funciona com base nos spins dos elétrons, e não numa enxurrada deles - está mostrando que não é feita só de promessas.

Pesquisadores japoneses construíram um componente spintrônico que se comporta como os neurônios e as sinapses, e ele faz isso tirando proveito tanto da propriedade elétrica (carga), quanto da propriedade magnética (spin) dos elétrons.

Os primeiros testes mostraram que o componente é perfeito para a computação neuromórfica, um tipo de computação que imita o modo de funcionamento do cérebro humano, garantem Aleksandr Kurenkov e seus colegas da Universidade de Tohoku.

Na computação, existem várias maneiras de imitar o processamento de informações de um cérebro. Uma rede neural pulsada é um deles, um método de implementação que imita de perto a arquitetura do cérebro e o processamento temporal de informações.

Uma implementação realista dessas redes neurais exige um hardware dedicado, com neurônios artificiais e sinapses projetados para apresentar a mesma dinâmica dos neurônios e sinapses biológicos. O difícil vinha sendo construir neurônio e sinapse em hardware usando o mesmo material, para que ambos funcionem sob o mesmo princípio.

Processamento variável no tempo

A equipe japonesa já havia implementado uma rede neural spintrônica usando materiais ferromagnéticos e antiferromagnéticos.

Agora eles conseguiram fazer tudo usando o mesmo material, com os componentes apresentando os comportamentos dos neurônios - integração e disparo com adaptação - e das sinapses - plasticidade dependente da temporização do disparo.

Em outras palavras, o hardware neuromórfico "aprende", permitindo levar o trabalho anterior da equipe, a implementação de uma inteligência artificial em hardware, a um novo patamar.

"Espera-se que a expansão da tecnologia desenvolvida para os níveis de circuito unitário, bloco e sistema leve a computadores que possam processar informações variáveis no tempo, como voz e vídeo, com uma pequena quantidade de energia, ou dispositivos periféricos que tenham a capacidade de se adaptar a usuários e ao ambiente por meio do uso," escreveu a equipe.

Bibliografia:

Artigo: Artificial Neuron and Synapse Realized in an Antiferromagnet/Ferromagnet Heterostructure Using Dynamics of Spin–Orbit Torque Switching
Autores: Aleksandr Kurenkov, Samik DuttaGupta, Chaoliang Zhang, Shunsuke Fukami, Yoshihiko Horio, Hideo Ohno
Revista: Advanced Materials
DOI: 10.1002/adma.201900636

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